Rola AI w kontroli jakości i testowaniu oprogramowania

Jedną z największych przeszkód w kontroli jakości są powtarzalne zadania, takie jak testowanie regresyjne. Często są one źródłami wąskich gardeł i spowalniają proces tworzenia oprogramowania. Integracja opartej na AI automatyzacji pozwala nam na zmniejszenie czasu testów regresyjnych o 80%. Takie usprawnienie daje nam możliwość na skupienia się na zadaniach o większej wartości, takich jak tworzenie przypadków testowych, testy eksploracyjne i zwiększanie obszaru testów.

Jednak sama szybkość nie wystarcza. Przyspieszenie tworzenia testów musi być wspierane przez jego stabilność. Bez niej, szybkość może generować większą ilość przeszkód.

Szybkie testowanie traci swoją wartość, jeśli skrypty psują się wraz z rozwojem aplikacji. Tradycyjne skrypty często wymagają manualnych aktualizacji, które pochłaniają zasoby i opóźniają uruchomienie oprogramowania. Testowanie oprogramowania oparte na AI zapewnia samonaprawiające się skrypty, które automatycznie dostosowują się do zmian testowanej aplikacji (AUT). Zmniejsza to koszty serwisu skryptów do 30% i zapewnia niezawodność testowania przez cały cykl tworzenia oprogramowania.

Stabilne, samonaprawiające się skrypty pozwalają nam na pewne wykonywanie testów, ponieważ wiemy, że nie napotkają one zbędnych błędów. Ta stabilność uzupełnia poprawę szybkości i pozwala nam wydajnie pracować, bez straty na jakości. Następnie skupiamy się na dynamicznym zarządzaniu ryzykiem.

Szybkość i stabilność stanowią solidną bazę, natomiast prawdziwa kontrola jakości polega na dynamicznym wykrywaniu zagrożeń. Tradycyjna kontrola jakości często wykrywa błędy na późnych etapach, co prowadzi do kosztownych napraw i opóźnień. Integracja AI z kontrolą jakości pozwala nam przejść z pasywnego do dynamicznego testowania.

Narzędzia oparte na AI analizują dane, identyfikują wzory i wykrywają potencjalne błędy, wąskie gardła oraz słabe punkty ochrony z ponad 95% dokładnością. Wczesne wykrywanie pozwala pracownikom na sprawniejsze naprawianie błędów, co zmniejsza zakłócenia i zapewnia płynne wydania produktów. Takie podejście jest zgodne z naszym celem terminowego dostarczania wysokiej jakości i niezawodnego oprogramowania.

Każde udoskonalenie — szybsze tworzenie testów, wydajniejszy serwis skryptu czy dynamiczne wykrywanie ryzyka — służy jednemu celowi: dostarczaniu wymiernych rezultatów. W Innowise dopasowujemy rozwiązania dla kontroli jakości oparte na AI do celów naszych klientów, czy to poprzez skrócenie cykli wdrożeniowych, obniżenie kosztów, czy zwiększenie obszaru testowania i wskaźników jakości.

Połączenie każdego ulepszenia przeprowadzanej przez nas kontroli jakości pozwala nam na stworzenie płynnej i spójnej strategii, która wspiera zespoły programistów, jest zgodna z celami biznesowymi i zapewnia niezawodność oprogramowania. Kontrola jakości oparta na AI umożliwia nam zamianę tego obszaru w wartościową funkcję, która zapewnia sukces podczas tworzenia oprogramowania.